LLM: Décryptage des Coûts par Token

語言模型 (LLM) 的成本分析揭示了意想不到的經濟影響。每個模型都有自己的定價系統，這直接影響使用情況和盈利能力。在這樣的背景下，企業必須謹慎選擇其資源。
成本在不同 LLM 之間差異甚大。企業需要根據其處理量評估開支。明智的選擇可以優化分配給人工智能的預算。
理解 tokens 是至關重要的。基於 tokens 的定價為與 API 相關的開支提供了細緻的視角，因此更容易制定戰略決策。評估這些戰略數據對於在快速變化的市場中導航極為重要。
這些問題影響創新和表現。對價格的細緻分析不僅可以細化成本，還可以探索採用 LLM 的新機會。

大型語言模型 (LLM) 正受到越來越多的關注，其定價結構主要基於tokens。這一計量單位表示文本的片段，包括單詞或單詞的片段。大多數供應商單獨收取輸入 tokens 的費用，即發送到模型的 tokens，與輸出 tokens 的費用（即生成的回應）分開計算。

OpenAI 作為這一市場的領導者，提供幾個模型，其成本差異顯著。多模態模型GPT-4o的價格約為每 1000 个輸入 tokens 0.05 美元，輸出 tokens 0.15 美元，支持最多 128,000 个 tokens。相比之下，GPT-4 的價格為每 1000 个輸入 tokens 0.3 美元，輸出 tokens 0.6 美元，但僅支持 8,000 个 tokens。

主要供應商比較

其他主要參與者包括Anthropic，其模型有Claude 3 Haiku和Claude 3 Sonnet。前者，專注於快速回應，僅收取每 1000 个輸入 tokens 0.0025 美元，輸出 tokens 0.0125 美元。然而，Claude 3 Opus 則需要對輸入 tokens 收取 0.15 美元的費用。

Google 透過其Gemini模型提供了出色的解決方案。版本Gemini 1.0 Pro的價格為每 1000 个輸入 tokens 0.005 美元，輸出 tokens 0.015 美元，使其成為輕量級項目的經濟選擇。其進階版Gemini 1.5 Pro，則在價格稍高的情況下，提供拓展的能力，為每 1000 个輸入 tokens 0.07 美元。

Meta 和 Cohere 的模型

Meta 通過 AWS 推出了Llama模型，包括Llama 3 70b和Llama 2 70b。前者的價格為每 1000 个輸入 tokens 0.00265 美元，而後者以 0.00195 美元的成本脫穎而出。這些模型因其靈活性和高性能而受到特別喜愛。

Cohere 為市場提供了其功能各異的Command模型，其中Command R+的起價為每 1000 个輸入 tokens 0.03 美元，為尋求更深入分析的用戶提供了一個有建設性的替代方案。

商業模型及其特點

Mistral AI 的模型，尤其是Mixtral 8x7B，以每 1000 个輸入和輸出 tokens 0.005 美元的競爭價格區分開來。這樣的定價結構使其成為頻繁和迅速互動的理想選擇。而Mistral Large則更適合需要更多資源的任務。

OpenAI 的GPT-3.5 Turbo作為一個平衡選擇，每 1000 个輸入 tokens 價格為 0.12 美元。這種方式能有效滿足對於 tokens 消耗需求較低的情況，同時保持優秀的文本生成質量。

定價分析結論

不同 LLM 模型之間的 token 成本變化突顯了明智選擇的重要性。用戶需考慮的不僅是每 token 的費用，還包括模型整體解釋和處理數據的能力，以最大化其開支的效率。每個供應商提供的解決方案適用於各種用例，使企業能優化其生成式人工智能的資源。

有關 LLM token 成本分析的常見問題

在 LLM 的上下文中，token 是什麼？
token 是一種計量單位，用於量化文本片段，通常代表單詞或單詞的部分。在 LLM 的情況下，tokens 用於確定使用 API 時的輸入和輸出成本。
不同 LLM 之間的 token 成本如何變化？
每 token 的成本在不同模型之間可能會有顯著差異，價格同時取決於每個供應商的計費方法和每個模型的特定能力。在選擇 LLM 時，對比這些成本至關重要。
為何分析 LLM 的 token 成本很重要？
分析 token 成本幫助用戶根據預期的模型使用估算潛在開支。這也使得使用 tokens的方式得以優化，從而有效管理預算。
影響 token 成本的主要因素是什麼？
主要因素包括模型的複雜性、處理 tokens 的能力、處理的數據量以及供應商的定價策略（進入費用與輸出費用）。
我可以在哪裡找到 LLM 的成本比較？
比較通常可以在專業技術和 AI 資源中找到，包括技術出版物、市場分析文章和 LLM API 的數據庫。
用戶如何能降低與 tokens 有關的成本？
用戶可以通過優化請求以最小化生成的 tokens 數量、選擇成本較低的模型，並使用提示緩存等策略以避免重複請求來降低成本。
token 價格是否經常變動？
是的，token 價格可能會隨著模型的改進、供應商政策的變化或市場競爭而變動。建議定期查看價格表。
token 的價格是否包含其他額外費用？
在某些情況下，可能會產生額外費用，例如訂閱費或與密集使用 API 有關的費用。了解每個供應商提供的收費條件很重要。
輸入 tokens 和輸出 tokens 的費用有何不同？
輸入 tokens 的費用關乎發送到模型供處理的 tokens 成本，而輸出 tokens 的費用則與模型生成的回應中的 tokens 成本有關。這些成本可能因模型和供應商而異。